CC BY
29
/fr ПРОБЛЕМЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РАЗВИТИЯ
Головко М.В., Цуверкалова О.Ф.
ФАКТОРЫ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ В СИСТЕМЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ: СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД
Аннотация. В данной статье авторами предпринята попытка определить факторы инновационного развития территорий. Статистические данные взяты за основу анализа. Сделанные выводы проверены на достоверность с помощью совокупности экономико-математических методов. Выявлен ряд доминирующих факторов, определяющих уровень инновационного развития территорий. На основе отобранных факторов построены модели для проверки достоверности. Определено, что факторы инновационного развития и обеспечения экономической безопасности во многом совпадают. Высокая результативность инновационного развития формирует экономическую устойчивость и самостоятельность, которые являются основными категориями безопасности. Обоснованные в ходе исследования факторы инновационного развития территорий могут быть приняты во внимание при определении приоритетных направлений, требующих активной поддержки со стороны государства в рамках новой стратегии научно-технического развития.
Ключевые слова. Экономическая безопасность, инновационное развитие, индикаторы.
Golovko M.V., Tsuverkalova O.F.
FACTORS OF INNOVATIVE DEVELOPMENT IN THE SYSTEM OF ECONOMIC SECURITY OF TERRITORIES: A STATISTICAL APPROACH
Abstract. In this article, the authors attempt to determine the factors of innovative development of territories. Statistics are taken as the basis of the analysis. The findings are verified for authenticity using a set of economic and mathematical methods. Identified a number offactors that determine the level of innovative development of territories. Based on the selected factors, models for validation were built. It was determined that the factors of innovation development and ensuring economic security are largely the same. High performance of innovative development forms economic sustainability and autonomy, which are the main categories of security. The factors of innovation development of territories, substantiated in the course of the research, can be taken into account when determining the priority areas that require active support from the state as part of the new strategy of scientific and technological development.
Keywords. Economic safety, innovative deveopment, indicators.
ГРНТИ 06.52.00
© Головко М.В., Цуверкалова О.Ф., 2019
Мария Владимировна Головко - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики и социально-гуманитарных дисциплин Волгодонского инженерно-технического института - филиала Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ».
Ольга Феликсовна Цуверкалова - доцент кафедры информационных и управляющих систем Волгодонского инженерно-технического института - филиала Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ».
Контактные данные для связи с авторами (Головко М.В.): 347360, Ростовская область, г. Волгодонск, пер. Новаторов, 4 (Russia, Rostov reg., Volgodonsk, Novatorov lane, 4). E-mail: MVGolovko@mephi.ru.
Введение
Инновационный путь развития российской экономики является приоритетным направлением государственной экономической политики и обеспечивает экономическую безопасность государства. Темпы инновационной активности предприятий и территорий во многом определяют их экономическую эффективность, инвестиции в инновации, создание и развитие инновационной инфраструктуры, адекватное финансирование становятся неотъемлемым элементом стратегического управления на микро-, мезо- и макроуровне. Множество современных теоретических и прикладных исследований посвящено этой теме. Ученые занимаются поиском эффективных инструментов управления инновациями, определением приоритетных областей применения новых знаний, разработкой траекторий инновационного развития, выявлением факторов, влияющих на инновационную активность и результативность всех экономических субъектов.
Целью исследования, представленного в данной статье, является выявление наиболее значимых факторов инновационного развития. Это позволит, по мнению авторов, определить приоритетные направления управления инновационным развитием регионов, реализуемого государственными и коммерческими структурами.
Материалы и методы
Для реализации поставленной цели был проведен анализ библиографических источников по заявленной теме. Результаты анализа федерального и регионального законодательства, регламентирующего порядок организации и развития инновационной инфраструктуры территорий представлены в работе Плиевой З.Р. [1]. Ряд работ посвящен вопросам формирования и развития инновационной системы локального и национального уровней [2, 3], территорий инновационного развития и роли органов региональной и муниципальной власти [4, 5], региональным особенностям инновационного развития [6, 7]. Представленные здесь авторами библиография имеет достаточно широкий разброс и по годам издания, и по географии авторов, и по тематике. Это сделано для демонстрации не теряющей актуальности проблемы инновационного развития и путей повышения его интенсивности для всех регионов России. Особое значение придается определению факторов инновационного развития, что является инструментом государственной и региональной инновационной политики, позволяющим разработать наиболее эффективные механизмы экономического развития территорий.
Научно обоснованному подходу в решении указанных задач способствует достоверная и своевременно полученная информация обо всех аспектах инновационного развития, правильная ее обработка с помощью научных методов, а также выводы и рекомендации, сделанные на ее основе. Именно поэтому одной из задач исследования был анализ эмпирической базы. Авторы отмечают проблему дефицита достоверных статистических оценок для определения приоритетных сфер регулирования инновационного развития, высокую трудоемкость сбора статистической информации по регионам для обработки результатов (какие-то данные представлены только в целом по стране, без разделения на территории), а также условность различных методик по определению инновационного потенциала различных экономических систем, некорректность расчетов интегральных индексов инновационного развития территорий и т.п.
Для обоснования данного утверждения следует применить статистический подход. За основу были взяты исследования Павловой С.Н. [8], Чулока А.А. [9], Паникаровой С.В. [10], Савиной Т.Н. [11], Петрухиной Е.В. [12] и других исследователей инновационного развития российских регионов, а также система факторов, влияющих на инновативность региона (по методике проекта «Социальный атлас российских регионов», стартовавшего в 2007 г.). Следует отметить, что в целом подходы к определению факторов и индикаторов инновационного развития различаются незначительно. Авторы данной статьи акцентируют внимание на том, что факторы инновационного развития и обеспечения экономической безопасности государства во многом совпадают, что видно по различным их классификациям [13, 14]. Действительно, сегодня та страна или регион, которые не идут по инновационному пути, неизбежно сталкиваются с проблемами низкой конкурентоспособности товаров, услуг, территорий, населения. Это, в свою очередь, влияет на уровень доходов и возможности роста благосостояния, а также приводит к формированию зависимости от поставок инновационных товаров и услуг извне (другой регион, другая страна), что также угрожает экономической безопасности территорий.
Основные результаты и их обсуждение
В ходе исследования мы провели анализ типовых методик оценки факторов инновационного развития, инновационного потенциала и определили, что в группах показателей наиболее часто встречаются следующие:
1) удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций (П1);
2) удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства (П2);
3) доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом региональном продукте (ВРП) (П3);
4) коэффициент изобретательской активности (П4);
5) динамика инвестиций в основной капитал (П5);
6) инвестиции в основной капитал на душу населения (П6);
7) доля инвестиций в основной капитал в ВРП (П7);
8) степень износа основных фондов на конец года (П8);
9) уровень занятости населения (П9);
10) индекс производительности труда (П10);
11) прирост высокопроизводительных рабочих мест (П11);
12) численность студентов в государственных и муниципальных образовательных учреждениях, реализующих программы высшего образования (П12);
13) численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (П13);
14) численность исследователей, имеющих ученую степень (П14);
15) доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП (П15);
16) внутренние затраты на научные исследования и разработки (П16);
17) удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (П17);
18) удельный вес организаций, использовавших Интернет (П18).
Первые четыре показатели отражают, собственно, саму инновационную активность региона. Вторая группа из четырех показателей - влияние основных фондов, машин и оборудования как материально-технической базы инновационного развития. Третья группа из шести показателей отражает человеческий фактор, влияющий на инновационную деятельность. Четвертая группа из трех показателей - инвестиционный фактор, затраты на инновации. Последний показатель - удельный вес организаций, использовавших интернет, взят только потому, что достаточно часто встречается в методиках оценки рейтинга инновативности социально-экономических систем (предприятий, регионов). В то же время, сомнительно, что он может оказать существенное влияние на региональные рейтинги или рейтинги предприятий по уровню инновационного развития, т.к. маловероятно, что где-то он будет сильно занижен или завышен. Сегодня интернет является неотъемлемой частью жизнедеятельности экономических субъектов и уровень интернетизации можно отнести к устаревшим показателям.
Учитывая разный формат данных, предоставляемых статистическими источниками, для обеспечения единства для анализа был выбран период с 2014 по 2017 гг., по всем регионам (субъектам федерации) Российской Федерации. Для определения возможных зависимостей между выбранными показателями был проведен корреляционный анализ данных официальной статистики, результаты которого за 2017 г. (т.к. оценки предыдущих периодов практически не отличаются) приведены на рисунке 1.
В результате были выявлены наиболее тесные связи (зависимости) показателей, демонстрирующих инновационную активность регионов со следующими:
• у показателя удельного веса организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций (П1), выявлена положительная корреляция с уровнем занятости населения в регионе. В то же время, это достаточно спорно, поскольку инновационная активность не зависит от численности персонала в организациях, а высокопрофессиональные кадры, способные к производству инноваций, вряд ли будут безработными;
П1 П2 ПЗ П4 П5 П6 П7 П8 П9 то пи П12 П13 П14 П15 П16 П17 П18
ш 1,000
П2 0,442 1,000
ПЗ 0,163 0,244 1,000
П4 0,382 0,311 0,235 1,000
П5 0,206 0,173 -0,184 0,004 1,000
П6 0,026 0,108 ■0,433 -0,012 0,338 1,000
П7 -0,068 -0,020 -0,311 -0,274 0,463 0,445 1,000
П8 0,052 0,090 0,057 0,030 -0,020 0,079 -0,259 1,000
ПЗ 0,446 0,352 0,070 0,336 0,156 0,396 -0,152 0,150 1,000
то 0,037 0,152 -0,081 -0,084 0,366 0,195 0,150 0,109 0,169 1,000
пи 0,016 -0,103 -0,270 0,016 0,277 0,139 0,202 -0,177 0,027 0,005 1,000
П12 0,248 0,212 0,486 0,419 -0,129 -0,051 -0,199 -0,146 0,311 -0,136 -0,051 1,000
П13 0,350 0,286 0,198 0,847 0,009 0,058 -0,272 -0,092 0,366 -0,107 0,070 0,512 1,000
П14 0,369 0,422 0,175 0,265 0,120 0,216 -0,053 0,104 0,366 -0,029 0,060 0,431 0,293 1,000
П15 0,381 0,326 0,148 0,850 0,035 0,033 -0,238 0,009 0,312 -0,140 0,186 0,326 0,873 0,283 1,000
П16 0,355 0,288 0,199 0,855 0,011 0,050 -0,273 -0,083 0,365 -0,105 0,075 0,498 0,998 0,294 0,881 1,000
П17 0,342 0,266 0,143 0,869 0,019 0,049 -0,267 -0,069 0,317 -0,118 0,082 0,360 0,971 0,201 0,897 0,976 1,000
П18 0,259 0,102 -0,064 0,112 0,125 0,143 -0,037 -0,119 0,174 0,122 -0,047 0,114 0,252 -0,044 0,144 0,249 0,236 1,000
Рис. 1. Коэффициенты парной корреляции для показателей П1-П18 в 2017 г.
• у показателя удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства (П2) выявлена положительная корреляция с показателем удельного веса затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг. Это логично и верно, поскольку инвестиции в инновационные разработки способствует увеличению объема инновационной продукции. При этом отношение второго показателя к первому будет показывать эффективность (рентабельность) затрат;
• у показателя доли продукции высоко-технологичных и наукоемких отраслей в ВРП (П3) выявлена положительная корреляция с показателем доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП, что логично и схоже с предыдущей парой показателей. Также выявлена отрицательная корреляция с показателем объема инвестиций в основной капитал на душу населения. Последнюю зависимость нельзя назвать логичной, однако, она проявляется на всем исследуемом временном интервале. Возможно, это связано с перераспределением прибыли предприятий и организаций, находящихся на территории региона, либо в обновление основных фондов, либо в исследования и разработки, возможно, с оплатой популярных сегодня услуг коворкингов. В исследовании, проведенном авторами в [7], также был получен несколько неожиданный результат: было выявлено положительное влияние на результативный признак (удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации) переменной «износ основных фондов». Подобный результат был истолкован как вынужденная необходимость внедрения новых технологий для предприятий, использующих устаревшее оборудование;
• у показателя изобретательской активности (П4) выявлена положительная корреляция с показателями численности студентов в государственных и муниципальных образовательных учреждениях, реализующих программы высшего образования, и персонала, занятого научными исследованиями и разработками (П12, П13), с чем вполне можно согласиться, а также с показателями затрат на исследования и разработки, отражающими финансовый фактор инновационной активности (П15-П17).
Показатель удельного веса организаций, использовавших Интернет, как и следовало ожидать, не коррелирует ни с одним из выбранных показателей П1-П17.
Далее авторы осуществили попытку включить показатели, отражающие финансовые возможности предприятий, расположенных на территории различных регионов, которые могут стать фактором их инновационного развития. Для этих целей взяты за тот же самый период 2014-2017 гг. следующие показатели: уровень рентабельности (убыточности) проданных товаров, продукции, работ, услуг (П19); финансовый результат прибыльных организаций (тыс. руб.) (П20). Оценка корреляции произведена с временным лагом, чтобы выяснить, насколько полученная предприятиями региона прибыль может быть использована для инновационного развития. Результаты корреляционного анализа за 20142017 гг. практически идентичны, на рисунке 2 они представлены за 2017 г.
П1 П2 ПЗ П19 П20
га 1,000
П2 0,442 1,000
ПЗ 0,163 0,244 1,000
П19 0,043 0,185 -0,253 1,000
П20 0,261 0,209 -0,080 0,167 1,000
Рис. 2. Коэффициенты парной корреляции для показателей П1-П3, П19, П20 в 2017 г.
П10 П11 П12 П13 П14 П19 П20
П10 1,000
П11 0,005 1,000
П12 -0,136 -0,051 1,000
П13 -0,107 0,070 0,512 1,000
П14 -0,029 0,060 0,431 0,293 1,000
П19 0,235 -0,012 -0,068 -0,039 0,348 1,000
П20 -0,140 ОД 00 0,212 0,794 0,223 0,167 1,000
Рис. 3. Коэффициенты парной корреляции для показателей П10-П14, П19, П20 в 2017 г.
П1 П2 ПЗ П21 П22 П23
П1 1
П2 0,442 1
ПЗ 0,163 0,244 1
П21 0,277 0,346 0,127 1
П22 0,304 0,35 0,133 0,914 1
П23 0,246 0,362 -0,003 0,403 0,501 1
Рис. 4. Коэффициенты парной корреляции для показателей П1-П3, П21-П23 в 2017 г.
Как видно из результатов, представленных на рисунке 2, показатели финансовых результатов и инновационной активности практически не коррелируют. Следовательно, финансовые результаты предприятия не влияют (или очень незначительно влияют) на результаты инновационной активности территорий. В то же время, существует тесная корреляция между финансовыми результатами предприятий (П20) и внутренними затратами на инновации (П13), продемонстрированная на рисунке 3. Следовательно, чем больше прибыль предприятий, тем больше возможностей инвестировать в инновационное развитие. В этом случае серьезную роль может сыграть налоговая политика государства, предполагающая либерализацию налоговой нагрузки на хозяйствующих субъектов.
Специфика развития российской экономики, сложный переходный период, сопряженный с размахом экономической преступности, инерция которой сохраняется и сегодня, предопределили интерес авторов к влиянию этого фактора на инновационное развитие территорий. Были взяты следующие факторы: количество проведенных выездных проверок организаций, выявивших нарушения (П21); количество преступлений экономической направленности (П22); количество преступлений, связанных со злоупотреблением должностными полномочиями (П23). Результаты корреляционного анализа представлены на рисунке 4.
По данным рисунка 4 можно сделать вывод, что существует умеренная положительная корреляция между показателем удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства (П2) и показателями экономической преступности.
Выводы
Таким образом, можно сделать вывод, что заявленное выше утверждение о сходстве факторов экономической безопасности и инновационного развития вполне подтверждено результатами статистического корреляционного анализа. Следовательно, обоснованные в ходе исследования, они могут быть приняты во внимание при определении приоритетных направлений, требующих активной под-
держки со стороны государства в рамках новой стратегии научно-технического развития. Инновационное развитие экономики позволит, в свою очередь, сформировать приемлемый уровень экономической безопасности государства в условиях нестабильной внешнеэкономической ситуации.
ЛИТЕРАТУРА
1. Плиева З.Р., Одинцова Н.Н. Анализ основных механизмов реализации государственной научно-технической и инновационной политики в субъектах Российской Федерации // Инновации и экпертиза. 2016. № 1 (14). С. 124-133.
2. Иванов В.В. Пространственный подход к формированию национальной инновационной системы // Инновации. 2010. № 5 (139). С. 122-128.
3. Касенов Р. Модель национальной инновационной системы // Вестник Челябинского государственного университета. 2013. № 32 (323). С. 52-56.
4. Суходолов М.Взаимодействие органов местного самоуправления и субъектов инновационной деятельности в наукоградах // Вестник СПбГУ. 2016. № 1. С. 53-62.
5. Гохберг Л., Китова Г., Рудь В. Налоговая поддержка науки и инноваций: спрос и эффекты // Форсайт. 2014. № 3. Т. 8. С. 37-48.
6. Движение регионов России к инновационной экономике: монография / под ред. А.Г. Гранберга, С.Д. Ва-лентея. М.: Наука, 2006. 402 с.
7. Головко М., Цуверкалова О., Рябцун В. Определение факторов инновационного развития региональных промышленных комплексов // Региональная экономика: теория и практика. 2017. № 3. С. 579-591.
8. Егоров Н.Е., Ковров Г.С., Павлова С.Н. Основные направления инновационного развития экономики региона // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 16 (271). С. 54-60.
9. Чулок А.А. Показатели эффективности инноваций на макроуровне: основные тенденции и результаты расчета инновационного индекса // Инновации. 2006. № 3. С. 38-46.
10. Паникарова С.В., Власов М.В. Северные регионы России: оценка уровня инновационного развития // Дайджест-финансы. 2015. № 4. С. 13-24.
11. Савина Т.Н. Национальные инновационные системы: особенности формирования и развития // Вестник РУДН. Серия «Экономика». 2013. № 3. С. 90-98.
12. Петрухина Е.В. Основные факторы инновационного развития регионов // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2012. № 7-1 (126). Т. 22. С. 31-38.
13. Сенчагов В.К. Экономическая безопасность как основа обеспечения национальной безопасности России // Вопросы экономики. 2001. № 8. С. 64-79.
14. Глазьев С.Ю. Основы обеспечения экономической безопасности страны - альтернативный реформа-ционный курс // Российский экономический журнал. 1997. № 1. С. 3-19.
15. Россия в цифрах. 2017. Стат. сб. / Росстат. М., 2017.
